Howtosignalprocessing
- Comment déterminez-vous le seuil de classification multiclasse?
- Qu'est-ce qu'une bonne précision pour la classification multiclasse?
- Qu'est-ce qu'une bonne métrique pour la classification multiclasse?
- Quelle est la valeur seuil de la classification?
Comment déterminez-vous le seuil de classification multiclasse?
Contrairement au processus de problèmes de classification binaire, vous n'avez pas besoin de choisir un seuil de score pour faire des prédictions. La réponse prévue est la classe (je.e., label) avec le score le plus élevé prévu.
Qu'est-ce qu'une bonne précision pour la classification multiclasse?
Les métriques dominantes pour évaluer un modèle de classification multiclasse sont: Précision: la proportion de prédictions qui étaient correctes. Il est généralement converti en pourcentage où 100% est un classificateur parfait. Pour un ensemble de données équilibré, une précision de 100% K où K est le nombre de classes, est un classificateur aléatoire.
Qu'est-ce qu'une bonne métrique pour la classification multiclasse?
Les mesures les plus couramment utilisées pour les multi-classes sont le score F1, la précision moyenne, la perte de logarithme.
Quelle est la valeur seuil de la classification?
Quel est le seuil de classification? Le seuil de classification en ML, également appelé seuil de décision, nous permet de cartographier la sortie sigmoïde d'une classification binaire dans une catégorie binaire. Prenons un exemple de régression logistique appliquée à la détection du spam, où les deux classes sont spam et non spam.
